AI vs 機械学習 vs ディープラーニング

Jun 16, 2023

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープラーニング (DL) は、近年テクノロジー業界を席巻した 3 つのバズワードです。 多くの場合同じ意味で使用されますが、これらの用語は同義ではありません。 このブログでは、AI、ML、DL の違いを詳しく説明し、それぞれがどのように使用されるかの実例をいくつか紹介します。人工知能とは何ですか?人工知能は、人間の知能をシミュレートする機械の能力を説明するために使用される広義の用語です。 言い換えれば、AI には、問題解決、推論、学習など、通常は人間のような知性を必要とするタスクを機械が実行できるようにするアルゴリズムの開発が含まれます。AI は、タスクを実行できるあらゆる機械やシステムを含む幅広い分野です。通常、推論、問題解決、学習などの人間の知性を必要とするものです。 AI はさらに 2 つのカテゴリに分類できます。1. 狭いまたは弱い AI : これらは、音声認識や画像分類などの特定のタスクを実行するように設計されたシステムです。 これらのシステムは特定のデータセットでトレーニングされており、設計されたタスクのみを実行できます。2. 一般または強力な AI : これらは、人間が実行できるあらゆる知的作業を実行できるシステムです。 このタイプの AI はまだ存在せず、現在進行中の研究の対象となっています。AI は、医療記録の分析や病気の診断に使用できるヘルスケア業界や、自動車業界など、現実世界に数多く応用されています。自動運転車の開発に使用できます。機械学習とは何ですか?機械学習は AI のサブセットであり、機械がデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発が含まれます。 つまり、ML には、データ内のパターンを認識するようマシンをトレーニングし、そのパターンを使用して新しいデータについての予測を行うことが含まれます。ML は、マシンがデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発を含む AI のサブセットです。 ML アルゴリズムは、新しいデータから学習することで、時間の経過とともにパフォーマンスが向上するように設計されています。 ML はさらに 3 つのカテゴリに分類できます。1. 教師あり学習:これには、新しいまだ見たことのないデータを予測するために、正しい出力がわかっているラベル付きデータセットで ML モデルをトレーニングすることが含まれます。2.教師なし学習:これには、データ内のパターンと関係を発見するために、正しい出力が不明なラベルのないデータセットで ML モデルをトレーニングすることが含まれます。3. 強化学習:これには、報酬やペナルティの形でフィードバックを受け取り、試行錯誤を通じて学習する ML モデルのトレーニングが含まれます。ML には、金融業界など、不正行為の検出に使用できる現実世界のアプリケーションが数多くあります。マーケティング業界では、広告をパーソナライズするために使用できます。ディープラーニングとは何ですか?ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークの開発を含む ML のサブセットです。 ニューラル ネットワークは、人間の脳の構造を模倣するように設計されたアルゴリズムで、相互接続されたノードが複数の層で構成されています。ディープ ラーニングでは、これらのニューラル ネットワークを大量のデータでトレーニングし、複雑なパターンを学習して正確な予測を行うことができます。 ディープラーニングは、データが非常に複雑で従来の機械学習アルゴリズムを使用して分析することが難しい、画像や音声認識などの分野で特に役立ちます。DL アルゴリズムは、相互接続されたノードの複数の層を使用して人間の脳の仕組みをシミュレートするように設計されています。データから学びます。 DL は、画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクに特に適しています。DL は、人間のプレイヤーを倒すなど、これまで機械には不可能だと考えられていたタスクを実行できる AI システムの開発に貢献してきました。結論として、AI、ML、DL は関連していますが、私たちの生活と働き方を変革している別個のテクノロジーです。 AI は最も広い用語であり、人間の知能をシミュレートできるあらゆるマシンを含みます。一方、ML は、マシンがデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発を含む AI のサブセットです。 DL は、ニューラル ネットワークを使用して複雑なパターンを学習し、正確な予測を行う ML のサブセットです。 これらのテクノロジーの違いを理解することで、実際のアプリケーションと社会に与えている影響をより深く理解できるようになります。 データ サイエンスの技術面接の質問は、この広範なトピックについてより深く理解するのに役立ちます。ディープ ラーニングには、自動運転車の開発に使用できる自動車業界や、医療業界など、現実世界で多数のアプリケーションがあります。医療画像の解析に使用できます。AI、ML、DL の違いAI、ML、DL は関連していますが、これらの間にはいくつかの重要な違いがあります。1. 範囲 AI は 3 つの中で最も広い用語であり、人間の知能をシミュレートできるあらゆるマシンを含みます。 ML は AI のサブセットであり、特にデータから学習できるマシンに焦点を当てています。 DL は ML のサブセットであり、特にニューラル ネットワークに焦点を当てています。2. 学習 AI と ML はどちらも、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまなタイプの学習を行うことができます。 ただし、DL は、バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを通じて学習できるニューラル ネットワークの使用に特に焦点を当てています。3. 複雑さ AI は、実行するように設計されたタスクに応じて、単純にも複雑にもなります。 ML アルゴリズムは従来のアルゴリズムよりも複雑になる場合がありますが、一般に DL アルゴリズムほど複雑ではありません。 DL アルゴリズムは、相互接続されたノードの層が多数あるため、非常に複雑になる可能性があるため、画像認識や音声認識など、非常に複雑なデータを含むタスクに適しています。4. パフォーマンス AI と ML はどちらも幅広い問題の解決に使用できますが、そのパフォーマンスはデータの品質と使用されるアルゴリズムによって制限されることがよくあります。 一方、DL は複雑な問題を解決するのに非常に効果的であることが示されており、多くの場合、従来の機械学習アルゴリズムを上回っています。5. データ要件 ML アルゴリズムでは、学習して正確に予測を行うために大量のデータが必要です。 DL アルゴリズムにはさらに大量のデータが必要であり、効果的に機能するにはデータが高度に構造化されている必要があります。6. 計算能力要件 DL アルゴリズムはトレーニングに大量の計算能力を必要とするため、計算コストが高くなります。 ML アルゴリズムは DL よりも少ない計算能力を必要としますが、それでも計算量が多くなる可能性があります。7. 解釈可能性一般に、ML アルゴリズムは DL アルゴリズムよりも解釈しやすいため、予測や決定にどのように到達したかを理解しやすくなります。 DL アルゴリズムはより不透明であるため、どのように結論に達したかを理解することが困難になります。8. アプリケーション AI には、音声認識、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボット工学など、多くの応用分野があります。 ML は、不正行為の検出、推奨システム、画像認識などの多くのアプリケーションで使用されています。 DL は、自動運転、音声認識、画像およびビデオ認識などのアプリケーションで使用されます。9. トレーニング時間:

DL アルゴリズムは、大量のデータと計算能力が必要となるため、ML アルゴリズムよりもトレーニングに時間がかかります。 ML アルゴリズムは比較的迅速にトレーニングできます。実際の例AI、ML、DL が今日どのように使用されているかの実例をいくつか見てみましょう。人工知能： 1. Siri およびその他の音声アシスタント。自然言語処理と機械学習を使用してユーザーのクエリを理解し、応答します。2. AI を使用して人間の会話をシミュレートし、顧客サポートや支援を提供するチャットボット。3. Tesla の Autopilot は、センサー、コンピューター ビジョン、ディープラーニング アルゴリズムを組み合わせて使用​​し、半自動運転を可能にします。機械学習: 1. 機械学習アルゴリズムを使用してトランザクション データを分析し、不正行為の可能性を特定する不正検出システム。2. 電子商取引サイトで使用される製品推奨システム。機械学習を使用してユーザー データを分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供します。3. 電子メール プロバイダーによって使用されるスパム フィルター。機械学習を使用して電子メールの内容を分析し、スパム メッセージを識別して除外します。ディープラーニング: 1. 顔認識システム。深層学習アルゴリズムを使用して顔の特徴を分析し、個人を識別します。2. 自動運転車で使用される画像認識システム。深層学習を使用してカメラのフィードを分析し、車両環境内の物体や障害物を識別します。3. 自然言語処理システムは、深層学習を使用して人間の言語を分析および理解し、言語翻訳や感情分析などのタスクを実行します。これらの例は、運輸、電子機器などのさまざまな業界における AI、ML、DL の多様なアプリケーションを示しています。コマース、セキュリティ、顧客サービス。 また、これらのテクノロジーが、かつては人間のみによって実行されていた複雑なプロセスやタスクを自動化および最適化するためにどのように使用されているかについても説明します。結論 AI、ML、DL は、私たちの生活と働き方を変革する 3 つの関連しながらも異なるテクノロジーです。 AI は最も広い用語であり、人間の知能をシミュレートできるあらゆるマシンを含みます。一方、ML は、マシンがデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発を含む AI のサブセットです。 DL は、ニューラル ネットワークを使用して複雑なパターンを学習し、正確な予測を行う ML のサブセットです。 これらには、データ要件、複雑さ、解釈可能性、処理能力、アプリケーション分野の点で明確な違いがあります。 これらの違いを理解することは、組織が特定のニーズに適したテクノロジーを選択し、AI システムのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。